Nous Research对阿里巴巴的Qwen3.8-27B做了微调，得到一个名为Arete-27B的模型，目的是去除回答中带有中国官方立场的内容。这是目前可确认的核心事实，具体测试了哪些话题、去除效果有多大，报道中没有给出量化数据。
训练用了哪些模型
Arete-27B的基础模型是Qwen3.8-27B。微调通常的做法是用一个参照模型的输出作为训练信号，让目标模型在遇到特定话题时调整回答方式，这类方法能否真正消除深层的立场倾向，还是只改变了表面的措辞和拒答模式，取决于训练数据覆盖的场景和强化的程度，报道没有说明Nous在这方面做了哪些具体设计。
Nous选择了Thinking Machines Lab的Inkling作为教师模型（teacher model，用于指导微调方向的参照模型）。报道给出的理由是，如果用开源模型做教师模型，可能违反其服务条款中对蒸馏（distillation，用一个模型的输出训练另一个模型的方法）的禁止规定。
评判模型（judge model，用于评估输出质量的模型）选用了xAI的Grok 4.7。这句评论出自the-decoder记者，不是Nous官方的表态。为什么选Grok而非其他模型做评判，报道没有解释，这一点并非被省略，而是来源本身未提供答案。
开源与资金背景
Arete-27B的权重、测试数据集和训练数据都以Apache 2.0许可发布在Hugging Face上，其他人可以查看训练细节并复现或修改这套流程。
资金方面，Nous Research完成了一轮B系列融资（Series B），由Robot Ventures领投，参与方包括英伟达和三星。融资金额和完成时间，报道没有提及。
尚未确认的问题
这篇报道的信息来自the-decoder一家媒体，没有看到阿里巴巴官方或其他第三方机构对Arete-27B的回应，也没有独立测试验证去除效果的报道。模型在哪些具体问题或话题上被测试过，微调前后的回答差异有多大，目前都缺少材料支撑，不做推测。
原文地址：tools.wflynn.cn/aitools/tre...
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